提出一種基于隨機森林分類的直流微電網(wǎng)孤島檢測方法。該方法首先對原始數(shù)據(jù)進行清洗并提取特征,選擇直流母線側的電壓、電流、輸出有功功率及3者的一階后向差分等6個孤島特性指標作為檢測特征,生成特征向量集,然后基于隨機森林分類建立直流微電網(wǎng)的孤島檢測模型,實現(xiàn)了孤島的準確檢測,最后與決策樹分類法進行比較,隨機森林分類法在處理大量數(shù)據(jù)情況下可更加準確地檢測孤島。 

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 直流微電網(wǎng)孤島檢測系統(tǒng)結構
2 直流微電網(wǎng)孤島運行特征提取
    2.1 數(shù)據(jù)收集與存儲
    2.2 數(shù)據(jù)清洗
    2.3 特征提取
    2.4 生成向量集
3 基于隨機森林分類直流微電網(wǎng)孤島檢測
    3.1 訓練樣本子集隨機選取
    3.2 構建CART決策樹
    3.3 孤島檢測結果投票
4 實驗結果與分析
5 結論


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3708903